Są chwile, kiedy zastanawiam się, dlaczego tak wielu naukowców spędza tak dużo czasu próbując odtworzyć coś tak zmiennego i pełnego zamglenia jak ludzki mózg.
Ale kogo żartuję? Te momenty niestrawności nieuchronnie przemijają, jak wie każdy, kto śledził tego bloga. Wygląda na to, że co kilka miesięcy wracam do pisania o najnowszej próbie budowy maszyn, które potrafią nauczyć się rozpoznawać przedmioty, a nawet rozwijać umiejętności poznawcze.
A teraz jest Spaun.
Pozostać przy zadaniu
Jego pełna nazwa to Semantic Pointer Architecture Unified Network, ale Spaun brzmi o wiele bardziej epicko. To najnowsza wersja mózgu techno, stworzenie kanadyjskiego zespołu badawczego na University of Waterloo.
Czym więc Spaun różni się od inteligentnego sztucznego mózgu, takiego jak Watson IBM? Mówiąc prosto, Watson został zaprojektowany tak, aby działał jak niezwykle potężna wyszukiwarka, kopiąc ogromną ilość danych z zawrotną prędkością i używając skomplikowanych algorytmów do uzyskania odpowiedzi. Tak naprawdę to nie obchodzi, jak działa ten proces; chodzi głównie o opanowanie wyszukiwania informacji.
Ale Spaun próbuje naśladować zachowanie ludzkiego mózgu, wykonując szereg różnych zadań. Jest to model komputerowy, który nie tylko rozpoznaje liczby wirtualnym okiem i zapamiętuje je, ale może także manipulować robotycznym ramieniem, aby je zapisać.
„Mózg” Spauna jest podzielony na dwie części, luźno oparte na naszej korze mózgowej i zwojach podstawy mózgu oraz symulowanych 2, 5 milionach neuronów - nasz mózg ma 100 miliardów - zaprojektowano tak, aby naśladować sposób, w jaki badacze myślą, że te dwie części mózgu oddziałują na siebie.
Powiedz na przykład, że „oko” widzi szereg liczb. Sztuczne neurony pobierają te dane wizualne i kierują je do kory, gdzie Spaun używa ich do wykonywania szeregu różnych zadań, takich jak liczenie, kopiowanie figurek lub rozwiązywanie zagadek liczbowych.
Wkrótce zapominają o urodzinach
Ale zachowanie Spaun było ciekawe. Jak napisała Francie Diep w Tech News Daily, stała się bardziej ludzka niż oczekiwali jej twórcy.
Zadaj pytanie, a odpowiedź nie będzie natychmiastowa. Nie, lekko się zatrzymuje, tak długo, jak tylko człowiek może. A jeśli podasz Spaunowi długą listę numerów do zapamiętania, łatwiej będzie ci przypomnieć sobie te, które otrzymała pierwsza i ostatnia, ale trudno jest zapamiętać te z pośrodku.
„Istnieją pewne subtelne szczegóły ludzkiego zachowania, które model uchwycił” - mówi Chris Eliasmith, główny wynalazca Spaun. „Zdecydowanie nie ma takiej samej skali. Ale daje posmak wielu różnych rzeczy, które mózg może zrobić. ”
Mózg drenuje
Fakt, że Spaun może przenosić się z jednego zadania do drugiego, przybliża nas o krok do zrozumienia, w jaki sposób nasze mózgi są w stanie bez wysiłku przechodzić od czytania notatki do zapamiętywania numeru telefonu i mówienia, aby otworzyć dłoń.
To może pomóc naukowcom wyposażyć roboty w zdolność do bycia bardziej elastycznymi myślicielami i dostosowywania się w locie. Ponadto, ponieważ Spaun działa bardziej jak ludzki mózg, naukowcy mogą go wykorzystać do przeprowadzenia eksperymentów zdrowotnych, których nie mogliby przeprowadzić na ludziach.
Niedawno, na przykład, Eliasmith przeprowadził test, w którym zabił neurony w modelu mózgu w takim samym tempie, w jakim neurony umierają u ludzi w miarę starzenia się. Chciał zobaczyć, jak utrata neuronów wpłynęła na wydajność modelu w teście inteligencji.
Eliasmith nie był w stanie zrobić, aby sprawić, by Spaun rozpoznał, czy wykonuje dobrą czy złą robotę. On nad tym pracuje.
Gromadzenie inteligencji
Oto kilka innych najnowszych osiągnięć w badaniach mózgu i sztucznej inteligencji:
- Nie mogę wymyślić tej piosenki: naukowcy w Berlinie przewodowi gitarzyści grający w duecie z elektrodami stwierdzili, że kiedy musieli ściśle koordynować swoją grę, ich aktywność mózgu została zsynchronizowana. Ale kiedy nie byli skoordynowani, kiedy jeden prowadził, a drugi podążał, ich aktywność mózgu była wyraźnie inna.
- Pewnego dnia mózg może właściwie zrozumieć siebie: zespół neuronaukowców z MIT opracował sposób monitorowania, w jaki sposób komórki mózgowe koordynują się ze sobą w celu kontrolowania określonych zachowań, takich jak nakazanie ciału ruchu. Może to nie tylko pomóc w mapowaniu obwodów mózgowych, aby zobaczyć, jak wykonywane są zadania, ale może również zapewnić wgląd w rozwój chorób psychicznych.
- Głębokie myślenie jest takie wczoraj: Nagroda główna w ostatnim konkursie sponsorowanym przez giganta farmaceutycznego Mercka trafiła do zespołu naukowców z University of Toronto, który wykorzystał formę sztucznej inteligencji znaną jako głębokie uczenie się, aby pomóc odkryć molekuły, które mogą stać się nowymi lekami.
- Więc roboty nauczą się wpatrywać w smartfony ?: Aby nauczyć roboty, jak funkcjonować w sytuacjach społecznych, naukowcy z Carnegie-Mellon University śledzą grupy ludzi z zamontowanymi na głowie kamerami, aby zobaczyć, kiedy i gdzie ich oczy zbiegają się w otoczeniu społecznościowym.
- Niestety, wciąż próbują ukryć orzechy: wykorzystując zwodnicze zachowanie ptaków i wiewiórek jako modelu, badacze z Georgia Tech byli w stanie opracować roboty, które mogą się oszukiwać.
Bonus wideo: Sprawdź demo Spaun w akcji.
Więcej z Smithsonian.com
Ludzie wyewoluowali z wielkich mózgów, by być społecznymi?
Jak mózg zarabia
